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龙图腾网恭喜昆明理工大学申请的专利一种用于旋转体图像超分辨率网络模型的构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115619643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211361055.6，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种用于旋转体图像超分辨率网络模型的构建方法是由王森;祝阳;王庆健;张印辉;何自芬;霍琳设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于旋转体图像超分辨率网络模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于旋转体图像超分辨率网络模型的构建方法，属于旋转体图像超分辨率重建领域。本发明利用浅层特征提取模块、深层特征提取模块、特征重建模块，构建图像超分辨率网络模型。本发明浅层特征提取模块通过对输入低分辨率图像进行多次特征处理，可更有效地对图像内重要特征进行处理；深度特征提取模块，可对一帧图像进行多尺度下特征信息提取，并且在深度特征提取模块中通过使用特征融合块用以聚合不同尺度下的特征信息，以达到更优的特征重建效果；通过特征重建模块能更好地细化及重建图像特征；通过该模型能获得足够的图像特征信息，并进一步用于提取位移信号，且振动位移信号相对平滑。

本发明授权一种用于旋转体图像超分辨率网络模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于旋转体图像超分辨率网络模型的构建方法，其特征在于：利用浅层特征提取模块、深层特征提取模块、特征重建模块，构建图像超分辨率网络模型；所述深层特征提取模块由m个Transformer块串联构成，第一个Transformer块的输入为经浅层特征提取模块输出后的浅层特征，而后m-1个Transformer块的输入均为前一个Transformer块的输出；所述Transformer块包括：对输入特征进行Swin-Transformer操作得到特征S1，再对特征S1进行下采样操作得到特征D1，同时将特征S1输入至注意力块进行操作得到特征C1；对下采样得到的特征D1进行Swin-Transformer操作得到特征S2，对特征S2进行下采样操作得到特征D2，同时将特征S2输入至注意力块中操作得到特征C2；对下采样得到的特征D2进行Transformer操作得到特征T1，再对特征T1进行Transformer操作得到特征T2，将特征T2与特征D2输入至特征融合块得到特征F1，再对特征F1进行上采样操作得到特征U1；将经过上采样得到的特征U1与注意力块输出特征C2进行相加得到特征A2，再将特征A2进行Swin-Transformer操作得到特征S3，将特征S3与特征D1输入至特征融合块得到特征F2，再对特征F2进行上采样操作得到特征U2；将经过上采样得到的特征U2与注意力块输出特征C1进行相加得到特征A1，再将特征A1进行Swin-Transformer操作得到特征S4，特征S4即为单个Transformer块的输出特征。

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